Методология и особенности формирования официального прогноза Минэкономразвития России

Крючкова Полина Викторовна   Слезнов Филипп Владимирович   Денисов Лев Владимирович   Асадчий Владимир Олегович   

Статья опубликована в журнале «Проблемы прогнозирования» (ISSN: 0868-6351 (Print), ISSN: 3034-0071 (Online)), №5 2026

RUEN
МЕТОДОЛОГИЯ И ОСОБЕННОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ ОФИЦИАЛЬНОГО ПРОГНОЗА МИНЭКОНОМРАЗВИТИЯ РОССИИ

КРЮЧКОВА Полина Викторовна, д.э.н., kruchkovapv@economy.gov.ru, Министерство экономического развития Российской Федерации; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия
ORCID: 0000-0003-2609-4511

СЛЕЗНОВ Филипп Владимирович, sleznovfv@economy.gov.ru, Министерство экономического развития Российской Федерации, Москва, Россия
ORCID: 0000-0002-8482-700X

ДЕНИСОВ Лев Владимирович, denisovlv@economy.gov.ru, Министерство экономического развития Российской Федерации, Москва, Россия

АСАДЧИЙ Владимир Олегович, asadchijvo@economy.gov.ru, Министерство экономического развития Российской Федерации, Москва, Россия

Аннотация. В статье рассматриваются особенности формирования официального прогноза социально-экономического развития, разрабатываемого Минэкономразвития России, связанные в том числе с его официальным статусом и тесной интеграцией в бюджетный процесс, что качественно отличает его от прогнозов других организаций. К ключевым из них отнесены жесткость сроков разработки прогноза, нормативное ограничение числа возможных сценариев, существенно больший объем рассчитываемых показателей и невозможность их интервальной оценки, а также широкий круг контрагентов, участвующих в процессе разработки. Описываются особенности методологии формирования прогноза. На основе сравнения прогнозных и фактических значений показателей делается вывод об относительно высокой точности прогноза в сравнении с другими организациями, не связанными строгими нормативными ограничениями.

Ключевые слова: прогноз социально-экономического развития, методология прогнозирования, макроэкономический анализ, интегральная балансовая модель прогнозирования, бюджетный процесс.

DOI: 10.47711/0868-6351-218-28-38

Статья поступила в редакцию 16.04.2026. Статья принята к публикации 07.05.2026.

Для цитирования: П.В. Крючкова, Ф.В. Слезнов, Л.В. Денисов, В.О. Асадчий. Методология и особенности формирования официального прогноза Минэкономразвития России // Проблемы прогнозирования. 2026. № 5 (218). С. 28-38. DOI: 10.47711/0868-6351-218-28-38

METHODOLOGY AND FEATURES OF CONSTRUCTING THE OFFICIAL FORECAST OF RUSSIA’S MINISTRY OF ECONOMIC DEVELOPMENT

P.V. KRYUCHKOVA, Doct. Sci. (Econ), Ministry of Economic Development of the Russian Federation, Moscow, Russia
ORCID: 0000-0003-2609-4511

F.V. SLEZNOV, Ministry of Economic Development of the Russian Federation, Moscow, Russia
ORCID: 0000-0002-8482-700X

L.V. DENISOV, Ministry of Economic Development of the Russian Federation, Moscow, Russia

V.O. ASADCHY, Ministry of Economic Development of the Russian Federation, Moscow, Russia

Abstract. The article examines the features of formulating the official socio-economic development forecast prepared by Russia’s Ministry of Economic Development (MED). These features are related, among other things, to the forecast’s official status and its close integration into the budget process, which qualitatively distinguishes it from forecasts produced by other organizations. The key features include the rigid timeline for forecast preparation, regulatory limits on the number of possible scenarios, a substantially larger set of calculated indicators and the impossibility of their interval estimation, as well as a wide range of counterparties involved in the preparation process. The article also describes the specific methodology used to formulate the forecast. Based on a comparison of forecasted and actual indicator values, the conclusion is drawn that the forecast is relatively more accurate than those of other organizations not bound by strict regulatory constraints.

Keywords: socio-economic development forecast, forecasting methodology, macroeconomic analysis, integrated balance forecasting model, budget process.

DOI: 10.1134/S1075700726700310

Received 16.04.2026. Accepted 07.05.2026.

For citation: P.V. Kryuchkova, F.V. Sleznov, L.V. Denisov, and V.O. Asadchy. Methodology and Features of Constructing the Official Forecast of Russia’s Ministry of Economic Development // Studies on Russian Economic Development. 2026. Vol. 37. No. 5. Pp. 610–617. DOI: 10.1134/S1075700726700310

Литература/References

  1. Клепач А.Н., Куранов Г.О. О циклических волнах в развитии экономики США и России (вопросы методологии и анализа) // Вопросы экономики. 2013. № 11. С. 4-33. DOI: 10.32609/0042-8736-2013-11-4-33. [Klepach A., Kuranov G. Cyclical Waves in the Economic Development of the U.S. and Russia (Issues of Methodology and Analysis). Voprosy Ekonomiki. 2013. No. 11. Pp. 4-33 (In Russ.)]
  2. Клепач А.Н. Поворот к стратегическому планированию: тернии и перспективы // Вопросы политической экономии. 2016. № 1. С. 44-63. [Klepach A.N. Povorot k Strategicheskomu Planirovaniyu: Ternii i Perspektivy // Voprosy Politicheskoi Ekonomii. 2016. No. 1. Pp. 44-63 (In Russ.)]
  3. Чаттерджи П., Новак С. Ошибки прогнозирования и шоки неопределенности // Вестник международных организаций. 2017. Т. 12. № 2. С. 211–226. DOI: 10.17323/1996-7845-2017-02-211. [Chatterdzhi P., Novak S. Oshibki Prognozirovaniya i Shoki Neopredelennosti // International Organisations Research Journal. 2017. Vol.12. No. 2. Pp. 211-226 (In Russ.)]
  4. Кейнс Д.М. Метод профессора Тинбергена // Вопросы экономики. 2007. № 4. С. 37-45. [Keynes J.M. Professor Tinbergen’s Method. Voprosy Ekonomiki. 2007. No. 4. Pp. 37-45 (In Russ.)]
  5. Куранов Г.О. Задачи исследования динамики и факторов роста российской экономики // Сб. науч. трудов ИМЭИ. 2014. № 4. С. 7-34. [Kuranov G.O. Zadachi Issledovaniya Dinamiki i Faktorov Rosta Rossiiskoi Ekonomiki // Sbornik Nauchnykh Trudov IMEI. 2014. No. 4. Pp. 7-34. (In Russ.)]
  6. Klein L.R. Economic Theory and Econometrics. Philadelphia: University of Pennsylvania Press. 1985. 583 p.
  7. Сухарев О.С., Афанасьева О.Н. Распределение влияния инструментов монетарной и фискальной политики по технологическим укладам и секторам экономики // Финансы: теория и практика. 2023. Т. 27. № 3. С. 6-16. DOI: 10.26794/2587-5671-2023-27-3-6-16. [Sukharev O.S., Afanas’eva O.N. Raspredelenie Vliyaniya Instrumentov Monetarnoi i Fiskal’noi Politiki po Tekhnologicheskim Ukladam i Sektoram Ekonomiki // Finance: Theory and Practice. 2023. Vol. 27. No. 3. Pp. 6-16. (In Russ.)]
  8. Андреев М.Ю., Полбин А.В. Исследование эффекта финансового акселератора в DSGE-модели с описанием производства экспортного продукта // Журнал Новой экономической ассоциации. № 4 (4). 2019. С. 12-49. [Andreev M.Yu., Polbin A.V. Issledovanie Effekta Finansovogo Akseleratora v DSGE-Modeli s Opisaniem Proizvodstva Eksportnogo Produkta // Journal of the New Economic Association. 2019. Vol. 4 (4). Pp. 12-49. (In Russ.)]
  9. Крепцев Д., Селезнев С. DSGE-модель российской экономики с банковским сектором // Серия докладов Банка России об экономических исследованиях. 2017. № 27. [Kreptsev D., Seleznev S. DSGE-Model’ Rossiiskoi Ekonomiki s Bankovskim Sektorom // Seriya Dokladov Banka Rossii ob Ekonomicheskikh Issledovaniyakh. 2017. No. 27. (In Russ.)]
  10. Полбин А., Дробышевский С. Построение динамической стохастической модели общего равновесия для российской экономики // Научные труды, Ин-т эконом. политики им. Е.Т. Гайдара. 2014. № 166. [Polbin A., Drobyshevskii S. Postroenie Dinamicheskoi Stokhasticheskoi Modeli Obshchego Ravnovesiya Dlya Rossiiskoi Ekonomiki // Nauchnye Trudy, Gaidar Institute for Economic Policy. 2014. No. 166. (In Russ.)]
  11. Marcellino M., Porqueddu M., Venditti F. Short-term GDP forecasting with a mixed-frequency dynamic factor model with stochastic volatility // Journal of Business & Economic Statistics. 2016. Vol. 34. No. 1. Pp. 118–127.
  12. Coroneo L. Forecasting for Monetary Policy // International Journal of Forecasting. 2026. Vol. 42 (1). Pp. 22-33.
  13. Erceg C.J., Guerrieri L., Gust C.J. SIGMA: A new open economy model for policy analysis // International Journal of Central Banking. 2006. 2 (1). Pp. 1-50.
  14. Smets F., and Wouters R. Shocks and Frictions in US Business Cycles: A Bayesian DSGE Approach // American Economic Review. 2007. 97 (3). Pp. 586–606. DOI: 10.1257/aer.97.3.586.
  15. Krugman P. How Did Economists Get It So Wrong? // The New York Times Magazine. 2009.
  16. Romer P.M. The Trouble with Macroeconomics // American Economic Review: Papers & Proceedings. 2016. Vol. 106. No. 5. Pp. 1-20.
  17. Stiglitz J.E. Where Modern Macroeconomics Went Wrong // Oxford Review of Economic Policy. 2018. Vol. 34. No. 1-2. Pp. 70-106.
  18. Storm S. Why DSGE Models Are Not the Future of Macroeconomics // International Journal of Political Economy. 2021. Vol. 50. No. 2. Pp. 77–98.
  19. Trescher C., Tessmann T. Limitations of DSGE Models in Applied Macroeconomic Forecasting // Advances in Economics and Finance. 2025. Vol. 12. No. 2. Pp. 29-50.
  20. Яременко Ю.В. Теория и методология исследования многоуровневой экономики. Избранные труды в трех книгах. Кн. 1. М., Наука. 1997. 400 с. [Yaremenko Yu.V. Teoriya i Metodologiya Issledovaniya Mnogourovnevoi Ekonomiki. Izbrannye Trudy v Trekh Knigakh. Kn. 1. M., Nauka. 1997. 400 p. (In Russ.)]
  21. Ксенофонтов М.Ю., Широв А.А., Ползиков Д.А., Янтовский А.А. Оценка мультипликативных эффектов в российской экономике на основе таблиц «затраты-выпуск» // Проблемы прогнозирования. 2018. № 2 (167). С. 3-13. [Ksenofontov M.Yu., Shirov A.A., Polzikov D.A., Yantovskii A.A. Otsenka Mul’tiplikativnykh Effektov v Rossiiskoi Ekonomike na Osnove Tablits «Zatraty-Vypusk» // Problemy Prognozirovaniya. 2018. No. 2 (167). Pp. 3-13. (In Russ.)]
  22. Широв А.А., Янтовский А.А. Межотраслевая макроэкономическая модель RIM – развитие инструментария в современных экономических условиях // Проблемы прогнозирования. 2017. № 3. С. 3-18 [Shirov A.A., Yantovskii A.A. Mezhotraslevaya Makroekonomicheskaya Model’ RIM – Razvitie Instrumentariya v Sovremennykh Ekonomicheskikh Usloviyakh // Problemy Prognozirovaniya. 2017. No. 3. Pp. 3-18. (In Russ.)]
  23. Angelini E., Camba Mendez G., Giannone D., Reichlin L., Rünstler G. Short Term Forecasts of Euro Area GDP Growth // The Econometrics Journal. Oxford University Press. 2011. Vol. 14 (1). Pp. 25-44.
  24. Boivin J., Ng S. Are more data always better for factor analysis? // Journal of Econometrics. 2006. Vol. 132. No. 1. Pp. 169–194.
  25. Giannone D., Reichlin L., Small D. Nowcasting: The Real-Time Informational Content of Macroeconomic Data // Journal of Monetary Economics. 2008. Vol. 55 (4). Pp. 665-676.
  26. Экономическая политика России. Турбулентное десятилетие 2008–2018. М., Издательский дом «Дело» РАНХиГС. 2020. 760 с. [Ekonomicheskaya Politika Rossii. Turbulentnoe Desyatiletie 2008–2018. Izdatel’skii Dom «Delo» RANEPA. 2020. 760 p. (In Russ.)]